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EXPLORERS Exploring epigenetic robotics: raising intelligence in machines

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De petits pas pour les robots

Une équipe européenne a ouvert de nouvelles perspectives pour l'apprentissage par les robots tout au long de leur vie, en reproduisant des stratégies d'apprentissage proches de celles des enfants. L'étude a facilité l'apprentissage des robots par le biais de l'exploration et de la curiosité, et l'établissement autonome d'objectifs, débouchant sur une acquisition efficace de compétences.

Technologies industrielles icon Technologies industrielles

Même après 50 années de développement, lorsqu'il s'agit de s'adapter à un environnement en évolution permanents, les capacités des robots n'approchent pas celles d'un petit enfant. Plutôt que de tenter de simuler directement une intelligence similaire à celle d'un adulte, une nouvelle approche a cherché à reproduire dans des machines des expériences d'apprentissage et de développement similaires à celles d'un enfant. Le projet EXPLORERS (EXPLORERS Exploring epigenetic robotics: raising intelligence in machines), financé par l'UE, s'est penché sur la réalisation de robots capables d'apprentissage tout au long de leur vie. Ses travaux se sont attachés à l'apprentissage par le robot de compétences sensorimotrices et sociales, similaire au développement du jeune enfant. L'équipe a transféré certains mécanismes clés du développement humain dans un contexte robotique, et a en retour fait la lumière sur des aspects du développement humain, comme le rôle de la curiosité et de l'apprentissage social dans l'acquisition de compétences et du langage. Les chercheurs ont conçu des mécanismes d'exploration motivée par la curiosité, inspirés d'une motivation spécifiquement humaine. Ce développement a permis aux robots de découvrir comment utiliser leur corps et explorer des objets physiques de leur environnement. Les robots ont acquis plusieurs compétences de façon autonome, dont la locomotion multidirectionnelle utilisant les jambes, les mouvements des bras, le contrôle d'objets souples comme une canne à pêche, ainsi que des capacités verbales. Le groupe a ensuite développé des techniques de maturation semblables à celles de l'humain, pour les appliquer aux canaux moteurs et sensoriels. Les résultats ont facilité l'exploration par les robots de grands espaces, et considérablement accéléré l'apprentissage. L'équipe a étudié pour la première fois comment l'apprentissage sensori-moteur peut être combiné avec l'apprentissage par imitation. Les résultats ont permis aux robots de définir leurs propres objectifs, qu'ils ont ensuite tenté de réaliser de façon autonome. Les robots ont également accepté des suggestions des humains sur le choix des objectifs et des stratégies pour leur réalisation. EXPLORERS a ouvert de nouvelles perspectives pour l'apprentissage des robots tout au long de leur vie, ainsi que pour l'intelligence artificielle: au-delà de la résolution de tâches simples fournies par des ingénieurs, les nouvelles techniques basées sur un apprentissage motivé de façon intrinsèque et des interactions sociales permettent aux robots de «grandir» et de se développer comme de jeunes humains. Ces résultats pourront être utilisés pour les robots devant interagir de façon continue avec des humains dans un environnement quotidien, ainsi que pour des techniques éducatives destinées à encourager leur curiosité et leur volonté d'apprendre des humains. Le projet a également débouché sur la création de la première plateforme mondiale open source de robots imprimés en 3D, Poppy system. Initialement utilisée pour tester les algorithmes d'apprentissage, elle l'est maintenant par des enseignants d'établissements secondaires et des artistes.

Mots‑clés

Robots, intelligence artificielle, apprentissage tout au long de la vie, curiosité, EXPLORERS, apprentissage, épigénétique, développement

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